临近空间目标跟踪与预报技术研究

目前临近空间高超声速飞行器发展迅速,临近空间目标跟踪与预报已引起广泛关注.论述了临近空间高超声速飞行器跟踪与预报技术,包括临近空间高超声速机动目标模型、多模型滤波器设计方法、临近空间高超声速机动目标轨迹预报方法等,并提出现有方法存在的主要问题及后续主要研究方向.     

大圆航线导航与控制律设计

随着无人机(UAV)应用范围的扩大,要求无人机能精确跟踪预定航线.预定的飞行任务可以有两种规划方式,一是近似在当地切平面上的直线或曲线;二是飞行距离较长时在地球表面的大圆航线.第二种规划相对复杂,研究较少,因此,介绍了某型无人机的动力学模型,提出了一种全新的大圆航线导航解算算法,设计了大圆导航控制律,此外,还分析了常值风及突风干扰对导航的影响.经计算机仿真验证和部分的实际飞行试验结果表明:与预定航线的距离偏差较小,航迹精度较高,新算法及设计较好地满足了实际大圆航线飞行要求.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

打造祖国海防神剑——中船重工七○五所50年发展掠影

4月初我国某湖上试验场。“发射!”随着命令发出．由中国船舶重工集团公司第七○五研究所研制的某型水下装备如蛟龙般直入水中．经科技人员跟踪分析．完全达到设计要求。     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

GPS信号捕获跟踪的仿真分析与研究

GPS天线信号到射频前端变换后的中频信号,再经模拟数字转换,便可得捕获与跟踪的原始信号.采用专用集成电路设计的GPS接收机极大地限制了用户对这原始信号的性能分析和新算法的自由开发.先对GPS信号的形成和接收机的结构作扼要介绍,再对GPS信号的捕获与跟踪进行算法研究与仿真实现.结论表明通过仿真技术能有效地复现出捕获和跟踪的GPS信号.     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

舰载光电跟踪的船摇扰动复合补偿控制

针对船摇扰动引起的机械谐振和视轴不稳定的问题,舰载条件下通过安装多个陀螺来实现船摇扰动的复合补偿,在原有等效闭环系统中串入高通滤波器,消除谐振环节带来的影响。从仿真结果看,复合补偿控制具有良好船摇隔离效果,有利于高精度跟踪系统的实现。     

基于三级数据关联的红外点目标跟踪方法

介绍了目前红外系统的目标跟踪方法;在目标跟踪时的数据关联阶段,提出了三级门限数据关联算法,根据门限级别所划分的疑似目标点位置,算法采用不同的数据关联策略。该算法能减少轨迹分叉时的计算量,能有效地检测出速度〈1像素／帧的运动点目标。实验结果证明了该算法的有效性。